采用常规方法建立的雷达与干扰信号级仿真系统, 存在系统难以扩展、仿真效率低的问题。针对该问题, 从3个方面提出了改进方法: 一是雷达和干扰机之间交互内容使用各自发射端的信号, 代替到达对方接收机的信号; 二是雷达提前一个周期公布发射信号, 并延后一个周期处理信号; 三是相互间传递信号描述字而非数字信号。然后, 分析了仿真步长、时间前瞻量的参数设置问题。最后, 通过仿真实验, 验证了改进方法的有效性。改进方法减少了雷达与干扰机之间的依赖性和交互次数, 节省了网络开销, 有利于提高系统的可扩展性和仿真效率。
不确定非线性系统 有限时间控制 输入受限 控制器分段 uncertain nonlinear system finite-time control input constraight segmentation of controller
针对不确定非线性多智能体系统的最优协同控制问题, 提出了基于辨识-评价结构的在线自适应最优控制方案。由于存在不确定性, 针对每一个智能体, 分别使用一个辨识神经网络用于估计多智能体系统的动态, 以及一个评价神经网络用于近似耦合哈密顿-雅可比方程的解, 继而导出最优协同控制律。基于辨识-评价结构, 辨识神经网络和评价神经网络可以同步调整权值。通过李雅普诺夫(Lyapunov)直接法同时保证辨识神经网络和评价神经网络的权值误差一致最终有界, 及闭环系统的稳定。最后通过仿真验证了所提方案的有效性。
最优控制 不确定非线性系统 多智能体系统 协同控制 optimal control uncertain nonlinear system coordination control
